On improving the performance of repetitive learning controllers
Yinelemeli öğrenmeli denetleyicilerin başarımlarının iyileştirilmesi
- Tez No: 563670
- Danışmanlar: PROF. DR. ENVER TATLICIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Robotik sistemler önceden tanımlanmıs¸ tekrarlayan görevler için sıklıkla tercih edilmektedirler. Neredeyse tüm seri üretim yapan fabrikalar bu robotik sistemleri tekrar tekrar uygulanması istenilen görevler için kullanmaktadırlar. Bu sistemlerde denetleyici tasarımı bazı zorluklar, eksiklikler ve/veya periyodik hareketten kaynaklı bozucu etkenler içerebilir. Maliyeti azaltmanın onemi göz önününde bulundurularak robotik sistemlerdeki algılayıcı kullanımı azaltılmalıdır. Bu tezin ilk bolümünde, üstte belirtilen sistem kısıtları altında, periyodik hareket eden robot sistemi için, yapay sinir ağı entegre edilmiş, modelden bağımsız, tüm durum geri beslemeli, yinelemeli öğrenmeli denetleyici tasarlanmıştır. Sistem kararlılığı, Lyapunov tabanlı kararlılık analizi yöntemleri aracılığıyla sağlanmıştır. Tasarlanan denetleyicinin baiarımı sayısal benzetimler ve deneyler aracılığıyla gösterilmiştir. Tezin ikinci bölümünde, üstteki kısıtlara ek olarak eklem hızlarının da ölçülememesi göz önüne alınarak, yapay sinir ağıyla entegre edilmiş çıkıs geri beslemeli yinelemeli öğrenmeli denetleyici tasarlanmıştır. Tasarlanan denetleyicinin başarımı sayısal benzetimler aracılığıyla gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Robot manipulators are widely used to perform pre–defined tasks repetitively. Nearly all of the mass production factories use the robot manipulators to perform specific operations over and over again. In such a system, the control design may contain some difficulties, unavailabilities and/or there would be additive disturbances due to the periodic motion. Moreover, cost reduction may be vital, hence sensor usage has to be reduced. In the first part of this thesis, to address those restrictions, a model free full state feedback repetitive learning controller which is fused with a one–layer neural network is proposed for robot manipulator which performs a periodic motion. Stability of the system is ensured via Lyapunov based techniques. Numerical simulations and experimental results are introduced to demonstrate the performance of the proposed controller. In the second part of the thesis, under the additional constraint that velocity measurements being unavailable, output feedback repetitive learning controller fused with a neural network term is investigated. The dynamic model of the robot manipulator is again considered as uncertain to avoid its usage as part of the control design, and the reference position vector is still considered to be periodic. The stability of the closed loop system is investigated via Lyapunov based techniques. Numerical simulations are added to demonstrate the proposed controller performance.
Benzer Tezler
- Beceri transferinde antrenör ve dijital platformun etkisi: Yüzme sporunda çıkış tekniğinin öğretilmesi
The effect of trainer and digital platform on skill transfer: Teaching the start technique in swimming sport
MÜCAHİT KUTAY GÖRENLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimEge ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE MELİHA CANPOLAT
- Derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük teknikleri kullanarak JPEG sıkıştırma kaybının iyileştirilmesi
Recovering JPEG compression loss via deep learning-based super resolution techniques
MUHAMMET BOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
DR. NURULLAH ÇALIK
- Train set complexity tunning for imbalance learning
Dengesiz öğrenme için eğitim seti karmaşıklığının ayarlanması
MEHMET ULAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET ALİ ERGÜN
- Hdaru-net tabanlı derin öğrenme yaklaşımın tıbbi görüntülerdeki performansı: Adenoid hipertrofisi ve cilt lezyonları üzerine bir inceleme
Performance of the hdaru-net based deep learning approach on medical images: A study on adenoid hypertrophy and skin lesions
SEDAT ÖRENÇ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
DOÇ. DR. EMRULLAH ACAR
- Difüzyon ağları ile görüntü rekonstrüksiyonu ve restorasyonu
Image reconstruction and restoration with diffusion networks
ONUR PARAPAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU